مهندس سابق في ByteDance: الفجوة في الذكاء الاصطناعي بين الصين والولايات المتحدة تتسع، وغياب مسار التقطير وتراجع ردود الفعل هما السببان الرئيسيان

أخبار ME نيوز، 24 أبريل (UTC+8)، وفقًا لمراقبة Beating، أدلى تشانغ تشي في نفس المقابلة بتقييم مباشر حول الفجوة في الذكاء الاصطناعي بين الصين والولايات المتحدة: "أنا لا أوافق حتى على القول إن الصين تلحق بالركب، أعتقد أننا ما زلنا متخلفين كثيرًا. الفجوة تتسع، وهذا مؤسف جدًا." زملاؤه وطلابه من حوله يتفقون بشكل عام، لكنه يعترف أيضًا بأن قيادة الشركات المدرجة مثل ZhiPu وMiniMax لن توافق على هذا التقييم. وأرجع الأسباب إلى ثلاثة جوانب. أولاً، اختصار طريق التقطير: يعتقد أن العديد من الشركات الصينية تستخدم مباشرة مخرجات Claude أو GPT أو Gemini كبيانات تدريب، "لقد اكتشف Claude مؤخرًا محاولات تقطير كثيرة، وأعتقد أن هذا هو الطريقة التي تختصر بها بعض الشركات الطريق". لكنه يعترف أيضًا بأن DeepSeek أظهرت ابتكارًا حقيقيًا في الهندسة المعمارية في V3 وR1. ثانيًا، غياب دولاب التغذية الراجعة للمستخدمين: النماذج الأمريكية جيدة الاستخدام لذا عدد المستخدمين كبير، والتغذية الراجعة تجعل النموذج أفضل؛ النماذج الصينية بدأت ليست جيدة بما يكفي، قلة المستخدمين، لا يمكن الحصول على البيانات، مما يخلق حلقة مفرغة. ثالثًا، فجوة البنية التحتية: شعر أثناء تدريبه في Google أن البنية التحتية "رائعة جدًا، الكود يعمل بسلاسة شديدة"، والفجوة مع ByteDance هائلة. (المصدر: BlockBeats)
شاهد النسخة الأصلية
قد تحتوي هذه الصفحة على محتوى من جهات خارجية، يتم تقديمه لأغراض إعلامية فقط (وليس كإقرارات/ضمانات)، ولا ينبغي اعتباره موافقة على آرائه من قبل Gate، ولا بمثابة نصيحة مالية أو مهنية. انظر إلى إخلاء المسؤولية للحصول على التفاصيل.
  • أعجبني
  • تعليق
  • إعادة النشر
  • مشاركة
تعليق
إضافة تعليق
إضافة تعليق
لا توجد تعليقات
  • مُثبت